Według kompleksowych nowych badań przeprowadzonych przez Menlo Ventures, Anthropic zdecydowanie przewyższył Openai, aby stać się wiodącym dostawcą Large Language Model (LLM), zdobywając 32% adopcji biznesowych od połowy 20125 r. Jest to znacząca zmiana w krajobrazie konkurencyjnym, przy czym OpenAI ma obecnie 25%udziału w rynku, Google na 20%, a Meta Lama kończy się na 9%. Deepseek zajmuje zaledwie 1% rynku przedsiębiorstw, a inni dostawcy łącznie stanowią resztę. Ustalenia oparte są na ankiecie Summer 2025 wśród 150 technicznych decydentów wśród przedsiębiorstw i startupów aktywnie budujących aplikacje AI.
Menlo Ventures, wczesna firma venture capital, która znacznie zainwestowała w antropiczne poprzez wiele rund finansowania, w tym serię D i serię E 3,5 miliarda dolarów, która wyceniała firmę na 61,5 miliarda dolarów, przeprowadziła badania. Uznając udziały finansowe Menlo, analiza branżowa z magazynu AI potwierdza Anthropic Acenendancy, zauważając, że firma „stała się najważniejszą firmą AI Enterprise AI za pośrednictwem swojej rodziny LLM Claude, osiągając niezwykły wzrost o 1000 rok do roku, osiągając 3 miliardy dolarów rocznych przychodów powracających”.
(Ujawnienie: Ziff Davis, spółka dominująca ZDNET, złożyła pozew w kwietniu 2025 r. Przeciwko Openai zarzucającym naruszenie praw autorskich w zakresie szkolenia i prowadzenia systemów AI.)
Trzy podstawowe czynniki leżą u podstaw szybkiego wzrostu antropiku. Co najważniejsze, Menlo Ventures identyfikuje generowanie kodu jako „pierwszą aplikację Killer AI”, a antropijczyk dominuje w tym krytycznym sektorze. Modele Claude mają obecnie 42% rynku narzędzi programistycznych – 21% udziału Openai. Betonowe wyniki biznesowe pokazują ten wpływ: Github z Claude Copilot przekształcił się w ekosystem o wartości 1,9 miliarda dolarów w ciągu jednego roku. Wydanie Claude Sonnet 3.5 w 2024 r. Dalej katalizowane innowacje, umożliwiając zupełnie nowe kategorie produktów, w tym AI IDE, takie jak Cursor i Windsurf, budowniczowie aplikacji, w tym Lovable i Bolt, oraz agenci kodowania korporacyjnego, takich jak Claude Code i wszystkie ręce.
Innowacje techniczne różnicują podejście Anthropic. Firma stosuje uczenie się wzmocnienia z weryfikowalnymi nagrodami (RLVR), metodologią szkolenia, w której modele otrzymują binarne informacje zwrotne na temat poprawności wyjściowej – szczególnie skuteczne w programowaniu aplikacji, w których kod albo funkcjonuje lub zawodzi. Antropic był także pionierem modelu protokołu kontekstowego (MCP), frameworka typu open source umożliwiającego LLM na zintegrowanie zewnętrznych narzędzi, takich jak wyszukiwarki, kalkulatory i środowiska kodowania. To pozycjonuje modele Claude jako zaawansowane agenci AI zdolne do iteracyjnego samodoskonalenia i integracji danych w czasie rzeczywistym, wykraczającym poza proste generowanie tekstu.
Dynamika rynku coraz bardziej sprzyja wydajności w porównaniu z kosztami, przyspieszając adopcję antropika. Badania wskazują, że firmy priorytetują możliwości podczas zmiany LLM, a Menlo Ventures zauważa: Nawet gdy poszczególne modele spadają o 10 x ceny, budowniczowie nie rejestrują oszczędności przy użyciu starszych modeli; Po prostu masowo poruszają się do najlepiej wydajnego.
Ten wzorzec może się zmieniać, gdy modele dojrzewają i luki w wydajności wąskie, ale obecnie przedsiębiorstwa wykazują gotowość do płacenia cen premium za najnowocześniejsze możliwości.
Szerszy krajobraz AI Enterprise pokazuje przyspieszone przyjęcie wdrożeń produkcyjnych. Startupy prowadzą to przejście z 74% zgłaszającymi większość obciążeń AI obecnie w produkcji, podczas gdy duże przedsiębiorstwa ściśle przestrzegają 49% wskazujących, że większość lub prawie wszystkie obciążenia pracuje. Oznacza to strategiczne oskarżenie od rozwoju modelu eksperymentalnego do praktycznego wdrażania w różnych branżach.
Tymczasem wykorzystanie LLM z open source znacznie spadło, spadając do 13% obciążeń AI z 19% zaledwie sześć miesięcy wcześniej. Pomimo nowych wersji modelu z Deepseek (V3, R1), Bytedance (Doubbao), minimax (tekst 1), Alibaba (QWEN 3), księżyca AI (KIMI K2) i Z AI (GLM 4.5), adopcja open source stoi przed podwójnymi wyzwaniami. Wydajność trwa Trail Frontier, modele zamknięte,
a zachodnie firmy wykazują ostrożność wobec opracowanych przez Chińczyków LLM, które dominują w segmencie open source. Lama Meta pozostaje liderem open source, pomimo debat na temat jej licencjonowania, które naprawdę kwalifikują się jako open source.
Zmienność rynkowa utrzymuje się jako możliwości modelu fundamentu postępu i koszty spadają. Menlo Ventures to stwierdza Warunki są gotowe do nowej generacji trwałych firm AI,
Chociaż ostateczny skład fundamentalnego krajobrazu AI – czyli zdominowany przez antropiczne, Openai, Google, Meta lub inne – nie jest pewne. W miarę nas zależności przedsiębiorczości z AI, konkurencja coraz bardziej zależy od dostarczania mierzalnych zalet wydajności, a nie możliwości teoretycznych.
